python的垃圾回收机制
垃圾回收机制是自动帮助我们管理内存，清理垃圾的一种工具
1）、引用计数
当一个对象的引用被创建或者复制时，对象的引用计数加1；
当一个对象的引用被销毁时，对象的引用计数减1；
当对象的引用计数减少为0时，就意味着对象已经没有被任何人使用了，可以将其所占用的内存释放了。
2）、标记-清除
标记-清除不改动真实的引用计数，而是将集合中对象的引用计数复制一份副本，改动该对象引用的副本。
对于副本做任何的改动，都不会影响到对象生命走起的维护。
3）、分代回收
将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合，每一个集合就成为一个“代”，垃圾收集的频率随着“代”的存活时间的增大而减小。
也就是说，活得越长的对象，就越不可能是垃圾，就应该减少对它的垃圾收集频率。
那么如何来衡量这个存活时间：通常是利用几次垃圾收集动作来衡量，如果一个对象经过的垃圾收集次数越多，可以得出：该对象存活时间就越长。
1. 引用计数
python一切皆对象,每一个对象都保存了一个称为引用计数的整数值，来追踪到底有多少引用指向了这个对象。无论何时，如果我们程序中的一个变量或其他对象引用了目标对象，Python将会增加这个计数值。
- 对象被创建 a=14
- 对象被引用 b=a
- 对象被作为参数,传到函数中 func(a)
- 对象作为一个元素，存储在容器中 List={a,”a”,”b”,2}
而当程序停止使用这个对象，则Python会减少这个计数值。一旦计数值被减到零，Python将会释放这个对象以及回收相关内存空间。
- 当该对象的别名被显式销毁时 del a
- 当该对象的引别名被赋予新的对象， a=26
- 一个对象离开它的作用域，例如 func函数执行完毕时，函数里面的局部变量的引用计数器就会减一（但是全局变量不会）
- 将该元素从容器中删除时，或者容器被销毁时。
当指向该对象的内存的引用计数器为0的时候，该内存将会被Python虚拟机销毁
1.1 引用计数的优点
可以看出,引用计数有以下几个优点:
- 高效
- 运行期没有停顿 可以类比一下Ruby的垃圾回收机制，也就是 实时性：一旦没有引用，内存就直接释放了。不用像其他机制等到特定时机。实时性还带来一个好处：处理回收内存的时间分摊到了平时。
- 对象有确定的生命周期
- 易于实现,简单直观
但是针对引用计数这种算法来说，如果一个数据结构引用了它自身，即如果这个数据结构是一个循环数据结构，那么某些引用计数值是肯定无法变成零的。为了更好地理解这个问题，让我们举个例子。
1 | a = { } #对象A的引用计数为 1 |
在这个例子中程序执行完del语句后，A、B对象已经没有任何引用指向这两个对象，但是这两个对象各包含一个对方对象的引用，虽然最后两个对象都无法通过其它变量来引用这两个对象了，这对GC来说就是两个非活动对象或者说是垃圾对象，但是他们的引用计数并没有减少到零。因此如果是使用引用计数法来管理这两对象的话，他们并不会被回收，它会一直驻留在内存中，就会造成了内存泄漏（内存空间在使用完毕后未释放）。
1.2 引用计数的缺点
虽然引用计数有着非常简单高效的优点,但是他也有这致命的缺点
维护引用计数消耗资源，维护引用计数的次数和引用赋值成正比，而不像mark and sweep等基本与回收的内存数量有关。
无法解决循环引用的问题
为了解决对象的循环引用问题，Python引入了标记-清除和分代回收两种GC机制。
2. 标记清除
『标记清除（Mark—Sweep）』算法是一种基于追踪回收（tracing GC）技术实现的垃圾回收算法。它分为两个阶段：第一阶段是标记阶段，GC会把所有的『活动对象』打上标记，第二阶段是把那些没有标记的对象『非活动对象』进行回收。那么GC又是如何判断哪些是活动对象哪些是非活动对象的呢？
对象之间通过引用（指针）连在一起，构成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，而引用关系构成这个有向图的边。从根对象（root object）出发，沿着有向边遍历对象，可达的（reachable）对象标记为活动对象，不可达的对象就是要被清除的非活动对象。根对象就是全局变量、调用栈、寄存器。
标记阶段，遍历所有的GC Roots对象(栈区中的所有内容或者线程都可以作为GC Roots对象），然后将所有 GC Roots的对象可以直接或间接访问到的对象标记为存活的对象，其余的均为非存活对象，应该被清除;
清除阶段，再次遍历对象，如果发现某个对象没有标记为可达，则就将其回收。
在上图中，我们把小黑圈视为全局变量，也就是把它作为root object，从小黑圈出发，对象1可直达，那么它将被标记，对象2、3可间接到达也会被标记，而4和5不可达，那么1、2、3就是活动对象，4和5是非活动对象会被GC回收。
标记清除算法作为Python的辅助垃圾收集技术主要处理的是一些容器对象，比如list、dict、tuple，instance等，因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。Python使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。
不过，这种简单粗暴的标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象，而且会暂停整个应用程序，等待标记清除结束后才会恢复应用程序的运行
3. 分代回收
分代回收是一种以空间换时间的操作方式，Python将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合，每个集合称为一个代，Python将内存分为了3“代”，分别为年轻代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他们对应的是3个链表，它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。新创建的对象都会分配在年轻代，年轻代链表的总数达到上限时，Python垃圾收集机制就会被触发，把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，依此类推，老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。同时，分代回收是建立在标记清除技术基础之上。分代回收同样作为Python的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象。
新定义的变量，放到新生代这个等级中，假设每隔1分钟扫描新生代一次，如果发现变量依然被引用，那么该对象的权重（权重本质就是个整数）加一，当变量的权重大于某个设定得值（假设为3），会将它移动到更高一级的青春代，青春代的gc扫描的频率低于新生代（扫描时间间隔更长），假设5分钟扫描青春代一次，这样每次gc需要扫描的变量的总个数就变少了，节省了扫描的总时间，接下来，青春代中的对象，也会以同样的方式被移动到老年代中。也就是等级（代）越高，被垃圾回收机制扫描的频率越低
分代回收是基于这样的一个统计事实，对于程序，存在一定比例的内存块的生存周期比较短；而剩下的内存块，生存周期会比较长，甚至会从程序开始一直持续到程序结束。生存期较短对象的比例通常在 80%～90% 之间，这种思想简单点说就是：对象存在时间越长，越可能不是垃圾，应该越少去收集。这样在执行标记-清除算法时可以有效减小遍历的对象数，从而提高垃圾回收的速度。
Python默认定义了三代对象集合，索引数越大，对象存活时间越长
1 |
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新生成的对象会被加入第0代，前面_PyObject_GC_Malloc中省略的部分就是Python GC触发的时机。每新生成一个对象都会检查第0代有没有满，如果满了就开始着手进行垃圾回收.
1 | g->gc.gc_refs = GC_UNTRACKED; |
3.1 在Python中的零代(Generation Zero)
很多时候你的代码也许会在不经意间包含循环引用并且你并未意识到。事实上，当你的Python程序运行的时候它将会建立一定数量的“浮点数垃圾”，Python的GC不能够处理未使用的对象因为应用计数值不会到零。
就是为什么Python要引入Generational GC算法的原因！正如Ruby使用一个链表(free list)来持续追踪未使用的、自由的对象一样，Python使用一种不同的链表来持续追踪活跃的对象。而不将其称之为“活跃列表”，Python的内部C代码将其称为零代(Generation Zero)。每次当你创建一个对象或其他什么值的时候，Python会将其加入零代链表。请注意到这并不是一个真正的列表，并不能直接在你的代码中访问，事实上这个链表是一个完全内部的Python运行体
3.2 Python中的GC阈值
随着你的程序运行，Python解释器保持对新创建的对象，以及因为引用计数为零而被释放掉的对象的追踪。从理论上说，这两个值应该保持一致，因为程序新建的每个对象都应该最终被释放掉。
当然，事实并非如此。因为循环引用的原因，并且因为你的程序使用了一些比其他对象存在时间更长的对象，从而被分配对象的计数值与被释放对象的计数值之间的差异在逐渐增长。一旦这个差异累计超过某个阈值，则Python的收集机制就启动了，并且触发上边所说到的零代算法，释放“浮动的垃圾”，并且将剩下的对象移动到一代列表。
随着时间的推移，程序所使用的对象逐渐从零代列表移动到一代列表。而Python对于一代列表中对象的处理遵循同样的方法，一旦被分配计数值与被释放计数值累计到达一定阈值，Python会将剩下的活跃对象移动到二代列表。
通过这种方法，你的代码所长期使用的对象，那些你的代码持续访问的活跃对象，会从零代链表转移到一代再转移到二代。通过不同的阈值设置，Python可以在不同的时间间隔处理这些对象。Python处理零代最为频繁，其次是一代然后才是二代。
3.3 弱代假说
来看看代垃圾回收算法的核心行为：垃圾回收器会更频繁的处理新对象。一个新的对象即是你的程序刚刚创建的，而一个来的对象则是经过了几个时间周期之后仍然存在的对象。Python会在当一个对象从零代移动到一代，或是从一代移动到二代的过程中提升(promote)这个对象。
为什么要这么做？这种算法的根源来自于弱代假说(weak generational hypothesis)。这个假说由两个观点构成：首先是年亲的对象通常死得也快，而老对象则很有可能存活更长的时间。
假定现在我用Python或是Ruby创建一个新对象 n1=”ABC”：
根据假说，我的代码很可能仅仅会使用ABC很短的时间。这个对象也许仅仅只是一个方法中的中间结果，并且随着方法的返回这个对象就将变成垃圾了。大部分的新对象都是如此般地很快变成垃圾。然而，偶尔程序会创建一些很重要的，存活时间比较长的对象-例如web应用中的session变量或是配置项。
通过频繁的处理零代链表中的新对象，Python的垃圾收集器将把时间花在更有意义的地方：它处理那些很快就可能变成垃圾的新对象。同时只在很少的时候，当满足阈值的条件，收集器才回去处理那些老变量。
分代回收的逻辑
分配内存
-> 发现超过阈值了
-> 触发垃圾回收
-> 将所有可收集对象链表放到一起
-> 遍历, 计算有效引用计数
-> 分成 有效引用计数=0 和 有效引用计数 > 0 两个集合
-> 大于0的, 放入到更老一代
-> =0的, 执行回收
-> 回收遍历容器内的各个元素, 减掉对应元素引用计数(破掉循环引用)
-> 执行-1的逻辑, 若发现对象引用计数=0, 触发内存回收
-> python底层内存管理机制回收内存
总结
总体来说，在Python中，主要通过引用计数进行垃圾回收；通过 “标记-清除” 解决容器对象可能产生的循环引用问题；通过 “分代回收” 以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。
参考文章：
一文搞定Python垃圾回收机制
Python垃圾回收机制–完美讲解!
Python中的垃圾回收机制
PYTHON 源码阅读 - 垃圾回收机制
《垃圾回收的算法与实现》